15分钟零代码完成Deepseek全参版本的集群服务部署，开源工具OpenStation实践教程

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转载 最新推荐文章于 2026-07-22 21:31:17 发布 487 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
开发者视角：OpenStation 让本地大模型部署从“踩坑“到“顺滑“的技术实践 OpenStation：本地大模型部署的效率革命 OpenStation通过标准化流程解决了本地大模型部署的三大痛点：1）模型适配复杂化，提供预适配主流模型库和本地上传双模式；2）资源浪费严重，提供单机/分布式/CPU三种部署模式，实现精细化资源调度；3）客户端对接困难，原生支持OpenAI标准API，可无缝对接CherryStudio等主流客户端。该平台将传统需要专业知识的部署过程简化为可视化操作，开发者只需通过界面选择即可完成从模型获取到服务上线的全流程，显著提升了部署效率。其核心价值在于实现了&quo 阅读详情

本篇文章介绍一款最新的开源模型部署工具OpenStation及其使用方法。OpenStation是一款快速集群化部署各种大模型的轻量级平台工具，具备零代码、易管理、高性能，易扩展的优势特点，15分钟即可在集群上部署完成DeepSeek-R1全参版服务。

一、OpenStation是什么？

1、为什么需要OpenStation
随着AI大模型技术的快速发展，DeepSeek、QwQ等深度思考大模型火爆，各行业的客户都希望在自己的算力集群上快速私有化部署大模型，让大模型以安全、可靠的形式面向企业或者高校的诸多用户提供问答、应用搭建、知识库，然而在部署和管理模型方面，当前的集群部署面临以下问题：

（1） 部署难度大：从框架选型到模型部署，从服务管理到访问控制，需要非常多需要开发、验证工作，拿着大模型部署不起来，服务使用不稳定，难以开展业务。
（2） 算力资源少：在大模型业务验证阶段，能用的算力资源较少，甚至可能影响到服务部署模式选型和性能验证，需要以低算力部署大模型、保障性能。
（3） 业务管理难：私有化服务部署后，随着对服务的测试验证工作推进，管理服务、模型、用户访问甚至集群管理监控都需要妥善处理，而这些工作很可能会落在一个非专职的角色上——降低业务管理复杂度、释放人力，是非常紧迫的需求。

2、 OpenStation的功能优势

OpenStation是一款开源免费的快速集群化部署各种大模型的轻量级平台工具，具备以下几个核心功能特点：

简单易用：通过页面化的操作，仅需几步点击即可快速完成DeepSeek等模型的部署。
标准接口：部署的服务提供标准的OpenAI API兼容接口，方便多种客户端工具快速接入。
高性能：支持SGLang、vLLM及CPU部署方式，支持单机及分布式部署，提供高效灵活的推理引擎能力。
资源管理：通过页面化的操作，实现平台节点资源的快速添加与删除。
负载均衡：提供统一推理服务入口，支持服务无感知的快速扩容和缩容能力。
用户鉴权管理：支持用户维度的API-key鉴权管理，实现推理服务的访问权限控制。
二、使用OpenStation部署模型技术指南

1. 部署安装

1.1 依赖条件

在安装OpenStation之前，首先要确定服务器的操作系统版本为以下其中之一：


1.2 部署

1.2.1 在线一键安装

如果服务器可以接入互联网，在服务器上执行以下命令即可安装OpenStation：

curl -O https://fastaistack.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/openstation/openstation-install-online.sh
h && bash openstation-install-online.sh --version 0.6.3

执行命令后，需要根据提示按回车键继续安装，安装程序会下载安装组件；根据网络状况差异，这可能需要等待一定时间。安装过程中，需要输入本机节点IP地址、是否为GPU节点等信息，安装程序会自动完成OpenStation的部署。

1.2.2 离线安装

1.2.2.1下载安装包

OpenStation也提供包含完整组件的离线版安装包，来支持非联网环境的平台部署。

包类型 包下载地址 内容 大小
离线安装包 点击下载 平台功能组件+推理引擎镜像 10.1GB
安装包SHA256 点击下载 安装包SHA256校验文件 96B

您可以使用 浏览器下载，或通过 命令行下载：
curl -O https://fastaistack.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/openstation/openstation-pkg-v0.6.3.tar.gz
curl -O https://fastaistack.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/openstation/SHA256SUM-0.6.3

1.2.2.2 安装

将上述包上传至待部署节点后，在待部署节点的安装包路径下，执行

#校验包的完整性
sha256sum -c SHA256SUM-0.6.3
#解压安装包，执行安装过程
tar -xvzf openstation*.tar.gz && cd openstation-pkg-v0.6.3/deploy && bash install.sh

系统会依次要求输入部署节点IP、是否为GPU节点。根据安装包的提示操作即可，整体上并不复杂。

1.3 验证

安装完成后，在浏览器中访问链接：http://YOUR_NODE_IP:32206，如果部署正确，那么你将会看到这个页面，这代表部署过程顺利结束了。

2. 快速使用

OpenStation平台的功能并不少，这里只演示一下（最重要的）部署DeepSeek-R1模型的操作；更多操作，可以直接在平台里面试一下，或者参考开源平台提供的使用手册、FAQ文档。

Step 1: 进入服务部署

1、登录 OpenStation 平台，点击 “模型服务” > “新增部署”。
2、按照页面引导，逐步完成服务部署。

提示：页面提供FAQ说明，解答超参数设置、分布式部署策略等常见问题。

Step 2: 配置服务

选择模型来源
• 从模型库选择：已在 “模型库” 下载的模型，可直接选择。（OpenStation具备模型管理的功能，下载后的模型可以导入到平台内进行管理）

选择部署节点
• 单节点部署：选择1个节点，即在该节点部署单个实例。
• 多节点部署：选择多个节点，平台会自动采用张量并行、流水线并行方式进行分布式部署；多节点部署场景下，平台会自动计算模型资源需求和节点资源的匹配关系、使用的推理引擎。


平台推理引擎支持如下的选择：


OpenStation还支持自定义推理引擎或扩展参数（如显存、并发控制），以优化推理服务的运行效果。

• 可更改推荐推理引擎为自定义推理引擎，但需确保推理引擎与计算资源匹配。
o 例如，可在GPU节点使用CPU部署，或用vLLM替代SGLang部署服务。
• 如有必要，可选择推理引擎启动时的扩展参数设置：
o 可配置推理引擎启动参数，传递自定义参数，如：–a avalue --b bvalue
o 该参数可用于设置显存管理、并发控制、模型数值格式 等高级选项。这部分详细参数说明可以参考 “部署前须知” 的在线手册。

Step 3: 确认并提交

进入 “部署确认” 页面，检查所有配置后，点击 “提交” 即可进行部署。

• 部署后，可在 “模型服务” 页面查看 服务名称、实例数、Model ID、API访问地址、进度及日志。
• 点击日志图标，可查看部署进度和错误信息。

服务正常后，即可发起“服务上线通知”或使用页面提示的相关信息使用模型服务。

三、写在最后

除了最核心的模型部署能力之外，OpenStation还支持计算资源管理、用户管理与系统设置功能，让使用者能够更好地管理服务接入、用户使用权限以及通知信息等，降低部署服务后的管理人力消耗。

就笔者的验证过程而言，按照OpenStation给出的操作流程，可以在15分钟左右完成DeepSeek-R1满血版大模型的部署（获得URL、APIkey，进而可以对接Chat工具），推理速度符合我的预期（算力实际上还是根本问题）。

我并不能确定性地验证OpenStation对模型推理速度的提升效果，但可以直观地感受到，OpenStation提供了用户管理功能，这和大部分面向单用户管理使用的开源服务部署管理工具在设计思路上有所区别——当我需要把领导安排的“部署R1服务并让部门同事使用，管理这个事情交给你了”这种任务多快好省地完成时，OpenStation确实是一个很合理的选择。

另外，基于对OpenStation的架构的理解，它没有使用K8S，整体上是一个比较简单的架构，这意味着理论上它的可扩展性、资源消耗、后续维护都更加容易。在操作手册中给出了“集群扩容”的相关操作，这可能对有些用户是有价值的——测试服务器有限，要承接各类测试活动。但业务领域的大模型创新一开始可能只有CPU服务器跑通流程，之后再上新的GPU服务器，一个简单易扩展的架构对“负责AI基础设施管理”的员工是很有价值的。

在Gitee开源平台快速可以了解该项目的说明文档、获得更多使用方法并提问互动：

使用手册：
https://gitee.com/fastaistack/OpenStation/blob/master/docs/OpenStation%E7%94%A8%E6%88%B7%E6%89%8B%E5%86%8C.md

CherryStudio、ChatBox接入OpenStation服务的配置方法：
https://gitee.com/fastaistack/OpenStation/blob/master/docs/OpenStation%E5%AF%B9%E6%8E%A5CherryStudio%E3%80%81Chatbox%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%8C%87%E5%8D%97.md

FAQ：
https://gitee.com/fastaistack/OpenStation/blob/master/docs/OpenStation%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98%E6%89%8B%E5%86%8C.md

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#开源 #DeepSeek #OpenStation
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Sophya89/article/details/146938030>
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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qq_18452715的博客 515

OpenStation + Open-WebUI ：本地大模型可视化交互的无缝落地方案

OpenStation与Open-WebUI协同方案实现了本地大模型"一键部署+可视化交互"的开发体验。该方案提供三大核心优势：1）支持DeepSeek、Moonshot等主流模型即下即用，支持自定义模型自动适配；2）提供单机/分布式/CPU三种灵活部署模式，实现精细化资源管理；3）与Open-WebUI无缝集成，实现用户权限同步和统一管理。通过组合OpenStation的底层部署能力与Open-WebUI的交互界面，既保障了数据隐私安全，又大幅降低了使用门槛，是本地大模型部署的理想解决

qq_18452715的博客 1104

从零部署到智能管控：OpenStation+OpenClaw 全链路龙虾养殖实操指南

摘要：OpenClaw与OpenStation组合成为开发者部署本地大模型的热门选择。OpenStation提供全场景模型库、三种部署模式和精细化资源管理，大幅降低部署门槛；OpenClaw实现轻量化调度编排，两者对接流程简洁高效。该组合通过可视化操作完成模型参数配置和调用测试，解决了本地大模型落地难的问题，成为开发者提升工作效率的实用工具。

qq_18452715的博客 743

告别云端依赖！OpenStation 大模型本地部署，携手 OpenCode 重构 AI 编程全流程

**摘要：**OpenCode与OpenStation协同构建了本地化AI编程解决方案，通过OpenStation的模型库（支持Qwen3、DeepSeek-V3等主流模型）和灵活部署模式（单机/分布式/CPU-Only），为OpenCode提供安全高效的底层支撑。OpenCode通过简单配置即可对接本地模型，实现代码补全、逻辑推理等功能，兼顾开发效率与数据安全。该方案支持多平台安装，提供可视化运维，解决了模型部署难、适配繁等痛点，是开发者实现智能编程的理想选择。

qq_18452715的博客 553

打造专属Agent：OpenStation + Confluence 构建团队知识库智能助手

摘要：本文介绍如何利用OpenStation平台构建Confluence智能助手，解决开发团队知识管理痛点。通过部署Qwen3-1.7B模型、配置Confluence MCP工具和创建Agent服务，实现知识库的智能检索和分析。该方案无需编码，通过配置即可完成部署，将大模型推理能力与Confluence知识管理无缝融合，帮助团队从"人找信息"转向"信息找人"，提升开发效率。OpenStation降低了AI应用门槛，使构建专属知识库Agent变得简单高效。

qq_18452715的博客 1456

OpenStation+OpenClaw：本地大模型全链路工程化落地实践与技术解析

本文提出基于OpenStation和OpenClaw的本地大模型全链路部署方案。OpenStation作为部署底座，提供多模型适配、灵活部署模式和高效资源管理；OpenClaw负责上层调度与工作流编排。该方案实现了本地大模型从部署到业务落地的完整链路，具有轻量化、高效化和易用性特点，有效解决了"部署易使用难"的行业痛点。通过可视化配置即可完成全流程对接，显著降低技术门槛，为本地大模型的实际应用提供了可行方案。

qq_18452715的博客 932

从LLM到智能出行助手：OpenStation的Agent化实践

本文探讨了如何通过OpenStation平台将大语言模型(LLM)改造为具备实时交互能力的智能出行助手。文章指出纯LLM系统的三大局限：信息时效性不足、功能边界固定和复杂任务分解能力弱。针对这些问题，作者详细介绍了OpenStation平台的技术架构，包括MCP工具链和Agent管理系统，并演示了如何基于Qwen3-0.6B模型构建出行助手的完整流程，涵盖天气查询、时间服务和交通状况查询等核心功能的集成。

qq_18452715的博客 1212

技术实践：OpenStation 实现本地大模型与 Cursor 无缝协同，重构 AI 编程范式

OpenStation与Cursor的协同为开发者提供了安全高效的AI编程解决方案。OpenStation简化了本地大模型部署流程，通过可视化界面完成模型服务配置后，开发者可在Cursor客户端直接调用本地模型服务，兼顾高效交互与数据安全。这种工具协同模式代表了AI编程的未来方向，让开发者能专注于业务逻辑而非底层技术细节。

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